基于汉宁窗函数的滤波器的设计

在CT图像重建中,滤波反投影是目前采用最为广泛的算法,滤波器又是滤波反投影的重要组成部分,因此滤波器的设计是滤波反投影算法的关键.滤波器的设计主要是其窗函数的选择,本文基于汉宁窗函数的特点,提出了一种可调节参数的窗函数.通过仿真实验,给投影数据加入噪声,采取不同的参数进行图像重建,考察不同的参数对噪声的抑制作用.实际检...     

三维锥束重建中滤波器的设计

设计了几种用于CT三维锥束图像重建的滤波器,并将其对图像质量的影响进行了分析。CT是一种先进的成像技术,现已被应用于多个领域。CT图像重建算法多采用滤波反投影法,滤波是此方法的核心部分。本文介绍了三维锥束近似重建的基本原理,分析并设计了几种用于CT锥束图像重建的滤波器,并且通过投影数据的图像重建结果分析了不同滤波函数对断层图像重建质量的影响。实验结果证明：所设计的几种滤波器能较好的满足实际图像重建的要求。     

基于Spark的CT图像FBP重建算法程序并行设计

将常用于CT图像重建的滤波反投影算法程序设计成能够运行在大数据框架Spark中的并行模式,以此来提高计算效率并实现批量图像的重建,缩短图像重建时间。基于分布式计算框架Spark,利用其图像处理工具Thunder,将滤波反投影算法在图像重建过程中设计成并行程序模式,实现图像的片间并行重建。实验结果表明,随着Spark集群规模的不断扩大,在确保重建图像质量的前提下,重建一定数量的CT图像相比单机模式下时间显著缩短,并行滤波反投影算法具有完全加速比,并行效率趋近于1。基于Spark集群实现的滤波反投影算法能够显著提升CT图像重建速度,并实现大量图像并行重建,可扩展其他的CT图像重建算法,对远程医学图像重建平台的建设具有重要参考意义。     

CT图像重建滤波反投影析算法的精度研究

CT是常被用于医学和工业领域的计算机断层成像技术,这是一种优质无损诊断技术,即利用投影数据重建物体断层图像。对于精密部件的检测在图像重建无损检测应用中需要有更高的精度要求,CT应用中期待解决的关键问题是怎么样能直接重建出满足工程目标的CT图像。本文就系统地深入地研究了解析式图像重建算法的精度。在重建算法中滤波反投影（FBP）算法是解析法的根本,所以本文以该算法的实现,利用定积分数值计算方法,根据反投影的特点,提出了基于辛普生公式的精确反投影方法。     

基于卷积神经网络的时频域CT重建算法

针对采用时域滤波器解析重建后图像存在伪影和图像细节丢失等问题,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的时频域计算机断层扫描（CT）重建算法。首先,在频域中构建了基于卷积神经网络的滤波器网络,实现投影数据的频域滤波;其次,利用反投影操作算子对频域滤波后结果进行域转换得到重建图像;接着,在图像域构建网络对来自反投影层的图像进行处理;最后,在采用最小均方误差损失函数基础上引入多尺度结构相似度损失函数组成复合损失函数,减轻神经网络对结果图像的模糊效应,保留重建图像细节。图像域网络和投影域滤波网络联合作用,最终得到重建结果。在临床数据集上验证了所提算法的有效性,相较于滤波反投影（FBP）算法、全变分（TV）算法及图像域残差编解码CNN（RED-CNN）算法,当投影数目分别为180和90时,所提算法重建结果图像信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）最高,且归一化均方根误差（NMSE）最小;当投影数目为360时,所提算法仅次于TV算法。实验结果表明,所提算法可以提高CT图像重建图像质量,是一种可行且有效的方法。     

加快反投影算法重建PET图像的研究

对反投影的计算方法进行了改进,设计了一种能够提高反投影速度的方法。使用这种方法,对模型数据进行了重建,结果表明,这种方法对图像质量的影响很小。由于实际PET的投影数据中的噪声相对较大,并且,在滤波反投影算法中的重建滤波器对重建图像的高频噪声有某种放大作用,针对这个问题,利用临床PET数据,从投影数据预处理、利用窗函数控制噪声两个方面进行了研究。     

基于统计特性的小波噪声抑制在低剂量CT中的应用

较高的照射剂量限制了X线断层成像(computed tomography,CT)技术在筛查及体检中的应用,目前临床常采用降低剂量的解决方案,但CT图像质量亦有明显下降。为提高低剂量CT的重建质量,提出了一种基于投影数据统计特性的小波去噪算法。通过分析低剂量投影数据的噪声特性,发现在投影域其噪声均值和方差接近非线性高斯分布,根据非平稳噪声在平稳小波域中的性质,结合贝叶斯估计方法对小波系数进行基于最小均方误差的自适应滤波,实现了图像信噪分离的目的。滤波完成后,采用常规滤波反投影(FBP)法重建CT图像。较传统算法,该方法具有较高的信噪比,实验结果表明,该算法能够有效地抑制噪声,且较好地保留图像细节。     

基于FDK法的三维CT快速计算方法

在三维CT的图像重建过程中,单圆轨迹锥形束扫描是一种常用的方法,其算法普遍采用滤波反投影的形式(FBP)实现。由于滤波可以用FFT快速实现,因此反投影部分占据了计算的主要时间。论文提出同时从四个视角计算插值并作反投影累加,利用三角函数的周期性,减少传统算法中反投影阶段的乘法和正、余弦的计算次数,从而加快计算速度。分析和实验结果表明该方法对减少反投影计算所需的时间是行之有效的。     

扇束等距CT滤波反投影重建算法的研究

我们提出了一种快速的扇束等距CT滤波反投影重建算法.这种新算法是传统标准滤波反投影（FBP）重建算法的加速形式,主要通过减少投影数量然后重建子图象来实现.实验结果表明：对于一幅512x512图像,这种算法可以将重建过程加速40倍以上,并且不会引入明显的图像误差.     

扇束CT极坐标反投影重建算法的对称优化

为了提高扇束滤波反投影(FBP)算法重建图像的速度,提出一种极坐标反投影算法的优化快速重建方法。算法利用三角函数对称性对多幅预处理后的投影数据同时进行极坐标反投影运算;在反投影数据坐标转换时运用像素位置参数的对称性,以减少双线性插值的计算量。实验结果表明,在不牺牲重建图像质量前提下,与传统卷积反投影重建算法相比,优化算法的重建速度提高8倍以上。该优化方法也适应于三维锥束重建,并可推广到多层螺旋三维重建。     

扇束工业CT图像重建算法的并行实现

工业CT图像的重建速度是工业CT产品的一个重要指标。使用并行算法是提高重建速度的一个行之有效的方法。提出了基于Beowulf集群系统的滤波反投影算法的并行实现方法;并且提出了基于Intel 奔腾SIMD技术的加速算法。在用4台P4/2.9 G微机构建的集群系统平台上对工业CT采集的4个不同的断层投影数据进行重建实验,实验数据表明使用SIMD技术可以得到4-6倍的加速,使用集群并行技术的算法能够得到1.5-3倍的加速,综合应用这两项技术可以得到8-10倍的加速。     

结合改进扩散和双边滤波的低剂量CT重建

针对低剂量计算机断层扫描(CT)重建图像时出现明显条形伪影的现象,提出一种结合非局部均值模糊扩散和扩展邻域双边滤波的中值先验(MP)重建算法。首先,使用基于非局部均值模糊扩散方法对中值先验分布的最大后验(MAP)重建算法进行改进,以减少重建图像中的噪声;然后,采用基于扩展邻域的双边滤波方法对重建图像进行处理,以保持图像的边缘和细节信息,进一步提高重建图像的信噪比。采用Shepp-Logan模型和胸腔模型来验证算法的有效性,实验结果表明,与滤波反投影(FBP)、中值根先验(MRP)、非局部均值模糊扩散的MP重建(NLMMP)算法和非局部均值双边滤波的MP重建(NLMBFMP)算法相比,所提新算法的归一化均方距离和均方绝对误差最小,且信噪比最高,分别为10.20 dB和15.51 dB。该重建算法可以在对重建图像进行降噪的同时保持了图像的边缘和细节信息,改善了低剂量CT图像质量退化的问题,获得高信噪比和高质量的重建图像。     

扇束工业CT滤波反投影重构算法的快速实现

扇束工业CT一般采用滤波反投影算法进行CT图像重构,其计算复杂度为O（N3）,如果不进行优化,这种算法的计算速度很难达到工业构件检测的要求,利用正、余弦函数的性质,提出了针对扇束滤波反投影重构算法的一种优化方法,分析表明,这种优化方法理论上可以使运算速度提高3倍,计算机模拟和实验显示,在实际实现中,同时采用这种方法与几何参数表方法可以使重构速度提高6倍以上。     

投影数据恢复导引的非局部平均低剂量CT优质重建

针对低剂量CT成像质量退化问题,将CT投影数据恢复与图像数据恢复巧妙地融合,提出一种投影数据恢复导引的非局部平均(NL-means)低剂量CT重建方法.首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为Gaussian分布,以便于投影数据噪声的滤除;然后对滤波后的投影数据执行Anscombe逆变换和滤波反投影(FBP)CT图像重建;最后将投影数据滤波后的FBP图像作为先验构建非局部权值矩阵,并将该权值矩阵用于低剂量CT图像的非局部平均成像.仿真和临床实验结果表明.该方法在噪声消除和伪影抑制两方面均有上佳表现.     

基于离散剪切波正则化的低剂量CT图像统计重建算法

提出一种低剂量医学CT图像重建方法,能够在少视角投影或低X-射线管电流投影的情况下保证重建图像的质量。减少扫描视角的数量或者降低X-射线管电流强度均可以降低辐射剂量,从而减少X射线对人体伤害,但是前者会造成扫描数据欠完备,后者会使投影数据信噪比指数下降,传统算法不能保证重建图像满足诊断要求。提出一种离散剪切波变换正则化的低剂量CT图像统计迭代重建算法,在数据保真项加入符合数据统计特性的系数加权,以降低噪声对重建结果的影响,并将待建图像在剪切波域可以稀疏表示作为先验信息,利用增广拉格朗日方法将此先验信息作为正则化项加入目标函数,缩小了解空间,使不完备投影数据获得稳定而准确的重建。实验数据表明,重建图像在投影数据远远不满足完备性条件,或投影数据信噪比急剧下降的情况下,本算法能够重建出高质量图像。在辐射剂量降低到滤波反投影FBP算法的10%甚至更低时仍然能够得到清晰保留结构细节的重建图像。     

基于投影缺失正弦图的CT图像重建研究

通过对不完全投影重建的图像结果和正弦图对投影空间的数据分布情况进行分析,并根据工件较敏感部位的位置、形状和密度信息,对缺失的投影数据进行适当的补充。在此基础上,利用滤波反投影算法对补充后的正弦图进行图像的重建。经过实验验证,该方法改善了重建图像的质量,得到了较好的重建效果。     

基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法

为了提高CT图像局部重建的质量,在压缩感知理论的基础上提出基于先验图像-压缩感知的CT局部重建算法.首先对获得的局部感兴趣区域内的投影数据进行滤波反投影重建,并将重建的CT图像作为迭代的初始图像;然后以图像的总变差最小化为原则对局部感兴趣区域进行凸集投影总变差最小化重建.以Shepp-Logan模型和某型固体火箭发动机为例进行实验的结果表明,该算法能够获得更好的CT图像局部重建质量,且具有更强的抑噪性能.     

消除椒盐噪声的改进滤波算法

数字图像在采集、传输等过程中会产生椒盐噪声。传统滤波算法在高噪声率情况下,很难对图像进行有效处理。该文在极值中值滤波的基础上,提出一种具有精确噪声点检测步骤的滤波算法,通过设定阈值并考虑相邻像素的相关性来区分噪声点和信号点,提高滤波精度。实验表明该算法在滤除噪声并保护图像细节方面比其他算法有较大提高,在严重噪声污染情况下,对图像的恢复也有较好效果。     

基于改进伪中值滤波和非局部均值滤波的红外图像滤波方法

首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。     

图像脉冲噪声的自适应长距离相关迭代滤波法

提出一种基于局部极值噪声检测的自适应长距离相关迭代滤波算法.该算法首先采用局部极值法进行噪声检测,然后在一定的搜寻范围内计算信号点与噪声点的背景均方误差值,并以该背景均方误差值为基础采用自适应加权法进行滤波,最后将这一滤波过程进行迭代计算.实验结果表明,该算法滤波效果优于传统的滤波算法,它可以有效地去除图像中的脉冲噪声,并较好地保持图像细节信息,在噪声密度很大的情况下也表现出很好的滤波性能.